プラグインのセットアップ
ChatGPTでBigCommerceを使い始める
BigCommerce を Adzviser に接続し、Adzviser を ChatGPT にインストールして、データに関する質問を開始します。
BigCommerceをAdzviserに接続
ストアハッシュとアクセストークンを使って BigCommerce に接続します。
ChatGPTにAdzviserをインストール
ChatGPT のプラグイン ディレクトリにある Adzviser を開いてインストールし、要求されたら Adzviser アカウントにサインインします。
ChatGPT で Adzviser を開く ↗BigCommerceについて最初の質問をする
新しい ChatGPT 会話を開始し、Adzviser にワークスペースの一覧とそれぞれに接続されているストアを表示するよう要求します。ワークスペースを選択し、性能やトレンドについて質問し、続いて質問を続けます。
適切な CHATGPT コネクタを選択してください
ChatGPT の BigCommerce: BigCommerce の公式ストアフロント MCP と Adzviser の読み込み専用レポートコネクタ
ChatGPTで使えるBigCommerce公式のStorefront MCPと、Adzviserの読み取り専用BigCommerceレポートコネクタを比較します。BigCommerceのベータ版は、顧客対応エージェントがストアでの買い物を支援するためのものです。Adzviserは用途が異なり、事業者によるBigCommerceの成果分析を支援します。
BigCommerceの公式ストアフロント MCP
AIショッピングアシスタントを作成
アクティブなストアフロント上でベータを有効にし、その MCP URL をアシスタントに接続します。これは手動 ChatGPT 接続です: 開発者モードを有効にし、リモート MCP アドレスを追加し、認証します。開発者モードの利用可能性はアカウントとワークスペースのポリシーに依存します。
ショッピングカートを管理し、チェックアウトを続ける。
ショッピングアクションは,商品検索,カート管理,チェックアウトを行うことができる。
Storefrontのみ: カタログ、ポリシー、カートデータを顧客向けのショッピングに使用する。
おすすめの用途: 開発者は顧客に向けた店舗エージェントを作りました
BigCommerce のドキュメントを読むAdzviser の読み取り専用 BigCommerce レポート コネクタ
ChatGPTで、BigCommerceを他のマーケティングデータとあわせて分析
AdzviserでBigCommerceを接続し、ChatGPTのプラグインディレクトリからAdzviserをインストールします。
販売,注文,製品,顧客についての質問で始め,回答を検証し,追加質問で同じ会話を続ける。
読み取り専用のレポート接続です。ChatGPTはAdzviser経由でBigCommerceのデータを変更できません。
ChatGPTの同じ会話で、BigCommerceを、接続済みの広告、アクセス解析、コマース、メール、CRM のデータとあわせて分析します。
おすすめの用途: ChatGPT の他のマーケティングデータや収益データと並んで、読み取り専用の BigCommerce レポートを必要としているマーケティング担当者や代理店。
ChatGPT で Adzviser を開く会話の流れ
BigCommerce データを ChatGPT の明確な次のステップに変える
結果から始めて、目の前の決定に集中し、同じ会話の中でフォローアップの質問をし続けます。
CHATGPT スターター
接続を確認して、BigCommerceの分析を始める
まず、ChatGPT が正しいデータにアクセスできることを確認します。次に、詳細な質問をして、最も重要な推奨事項をフォローアップします。
接続済みのBigCommerceのストアを一覧にし、それぞれが属するAdzviserのワークスペースを表示してください。 私が選択したら、直近7日間(本日を除く)の指標 "Orders" を表示してください。
商品の価格設定を最適化します。
最後の 30 日間に選択したワークスペースの BigCommerce 価格を分析します。各製品の価格、販売単位、収益、マージンを分析します。価格調整が収益を増やすことができる製品を特定します。変更を推奨します。
同じデータソースと期間を維持します。どの推奨事項を優先すべきか、それを裏付ける結果は何か、それに基づいて行動する前に何を確認する必要がありますか?
